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AI Agent Studioにおけるインテント、エンティティ、レスポンスを理解する
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この記事では 、AIエージェントを構成するためのインテント、エンティティ、レスポンスの概要を説明します。

インテント

インテント は、Webex AI Agent Studio プラットフォームの中核となるコンポーネントであり、AI エージェントがユーザーの入力を効果的に理解し、応答できるようにします。それは、会話中に達成したい特定のタスクや行動を表します。実行したいタスクに対応するすべてのインテントを定義できます。意図分類の精度は、AIエージェントが適切で役立つ応答を提供する能力に直接影響を与える。意図分類とは、ユーザーの入力に基づいて意図を識別するプロセスであり、AIエージェントが意味のある、文脈に即した方法で応答できるようにするものです。インテントの作成方法の詳細については、 インテントの作成を参照してください。

システムインテント

  • デフォルトのフォールバックインテント— AIエージェントの機能は、認識して応答するように設計されたインテントによって本質的に制限されます。企業はあなたが尋ねる可能性のあるすべての質問を予測することはできませんが、 デフォルトのフォールバックインテント は会話を軌道に乗せるのに役立ちます。

    デフォルトのフォールバックインテントを実装することで、AIエージェント開発者は、AIエージェントが予期しないクエリや範囲外のクエリを適切に処理し、会話を既知のインテントに戻すことを保証できます。

    AIエージェントの開発者は、フォールバックインテントに特定の文言を追加する必要はありません。エージェントは、既知の範囲外の質問に遭遇した場合に、自動的にフォールバックインテントをトリガーするようにトレーニングできます。これらの質問は、そうでなければ誤って他のインテントに分類される可能性があります。

    例えば、銀行のAIエージェントでは、顧客がローンについて問い合わせようとする可能性がある。AIエージェントがローン関連の問い合わせを処理するように構成されていない場合、これらのクエリは デフォルトのフォールバックインテント内のトレーニングフレーズとして組み込むことができます。顧客が会話のどの時点であれローンについて問い合わせた場合、AIエージェントはその問い合わせが定義された意図の範囲外であることを認識し、代替応答をトリガーします。これにより、より適切な対応が保証されます。

    フォールバックの意図:

    • それに関連付けられたスロットは一切あってはならない。
    • レスポンスには、デフォルトのフォールバックテンプレートキーを使用する必要があります。

  • ヘルプ— このインテントは、AIエージェントの機能に関する顧客からの問い合わせに対応するために設計されています。顧客が何ができるか分からなかったり、会話中に困難に直面したりした場合、多くの場合、次のような方法で支援を求めます。 help.

    デフォルトでは、ヘルプインテントのレスポンスは Help message テンプレートキーにマッピングされます。しかし、AIエージェントの開発者は、応答をカスタマイズしたり、関連付けられたテンプレートキーを変更したりすることで、よりパーソナライズされた有益なガイダンスを提供することができます。

    AIエージェントの機能を分かりやすく説明し、顧客が次に何をすべきかを明確に理解できるようにすることが推奨されます。

  • エージェントと話す— このインテントにより、顧客はAIエージェントとのやり取りのどの段階でも人間のエージェントに支援を依頼できます。この意図が発動されると、システムは自動的に人間の担当者への転送を開始します。このインテントのデフォルトの応答テンプレートは agent handoverです。応答テンプレートキーの変更に関してUI上の制限はありませんが、変更しても担当者への引き継ぎ結果には影響しません。

雑談の意図

新たに作成されたすべてのAIエージェントには、一般的な顧客への挨拶、感謝の表明、否定的なフィードバック、別れの挨拶を処理するための、あらかじめ定義された4つの雑談意図が含まれています。

  • グリーティング
  • ありがとうございます
  • AIエージェントは役に立たなかった
  • 電話をお切りください。
これらの意図とそれに対応する応答は、すべてのAIエージェントでデフォルトで利用可能です。ただし、特定のユースケースや望ましい会話の流れに合わせて、カスタマイズしたり削除したりすることも可能です。

コンテキスト

コンテキストによって、エージェントと顧客間のやり取りがよりシンプルかつ簡潔になる。AIエージェントは、「あれを買いたい」といったフレーズを、それが何を指しているのかを特定するのに十分な文脈があれば、容易に理解します。文脈を理解することで、顧客とのやり取りにおける明確さを高めることができる。適切な文脈が提供されれば、そのような表現は意図と一致する可能性がある。

フォローアップの意図を可能にし、会話の流れを構造化する方法を整えるために、各意図には開始コンテキストと終了コンテキストを設定できます。このコンテキスト変数はセッションごとに保存され、セッション中に呼び出されるインテントに基づいてこの変数の状態が変化します。

エントリコンテキスト

エントリコンテキストは、セッションのアクティブなコンテキストに基づいて、インテントをエンドユーザーのクエリと照合できるかどうかを制御します。セッションにコンテキストが存在する場合、意図のマッチングには以下のルールが適用されます。

  • エントリコンテキストを含むインテントは、セッション内のアクティブなコンテキストに、必要なエントリコンテキスト値がすべて既に含まれている場合にのみ一致します。つまり、インテントが一致するためには、インテントのエントリコンテキストがアクティブコンテキストのサブセットでなければならない。

  • 上記のルールを満たすすべてのインテントについて、複数のインテントの信頼度スコアが同じ場合、入力コンテキストがアクティブにより近いインテントが優先されます。つまり、入力コンテキストは部分一致のタイブレークに使用されます。

終了コンテキスト

終了コンテキストは、セッションのアクティブなコンテキストを制御します。終了コンテキストには、コンテキスト値の文字列と、そのコンテキストの継続時間が含まれます。インテントが完了すると(すべてのスロットが埋まり、最終応答が呼び出されると)、そのインテントに設定された終了コンテキストは、それぞれの期間、終了コンテキストになります。開発者は、特定のインテントに対して最大15個の終了コンテキストを設定できます。終了コンテキストは、を押すことで追加できます。 enter/return コンテキストを入力した後のキー。

エンティティ

エンティティは会話の構成要素である。これらは、AIエージェントがユーザーの発話から抽出する重要な要素である。エンティティは、製品名、日付、数量、またはその他の重要な単語のグループなど、特定の情報を表します。AIエージェントは、エンティティを効果的に識別・抽出することで、ユーザーの意図をより深く理解し、より正確で関連性の高い応答を提供できるようになります。エンティティの作成方法の詳細については、 エンティティの作成を参照してください。

エンティティタイプ

Webex AI Agent Studioは、さまざまな種類のユーザーデータを収集するための11種類の事前構築済みエンティティタイプを提供しています。また、以下のカスタムエンティティを作成することもできます。

カスタムエンティティ

これらのエンティティは設定可能であり、開発者はユースケース固有の情報を取得できます。

  • カスタムリスト—事前構築済みのエンティティではカバーされていない特定のデータポイントをキャプチャするために、想定される文字列のリストを定義します。各文字列に対して複数の同義語を追加できます。例えば、カスタムピザサイズというエンティティ。

  • 正規表現 ― 正規表現を使用して特定のパターンを識別し、対応するデータを抽出します。例えば、電話番号の正規表現は、 123-123-8789

  • 数字入力—特に音声対話において、固定長の数値入力を高精度で取得します。これは、音声以外のやり取りにおいて、カスタムエンティティタイプや正規表現エンティティタイプの代替として使用します。例えば、5桁の口座番号を検出するために、長さを5と定義します。

  • 英数字—文字と数字の組み合わせをキャプチャし、音声入力と非音声入力の両方に対して正確な認識を提供します。

  • 自由形式 ― 定義や検証が難しい、柔軟なデータポイントを収集します。

  • 地図上の位置情報(WhatsApp)—WhatsAppチャンネルで共有された位置情報を抽出します。

システムエンティティ

エンティティ名説明入力例出力例
日付自然言語で記述された日付を標準的な日付形式に解析します。「来年の7月」01/07/2020
開始時刻自然言語で記述された時間を標準的な時間形式に解析します。午後5時17:00
メール アドレスメールアドレスを検出します 宛てにメールを送ってください。 info@cisco.com info@cisco.com
電話番号一般的な電話番号を検出します9876543210までお電話ください9876543210
通貨単位通貨と金額を解析します20ドル欲しい20$
序数序数を検出します10人中4人目4th
枢機卿基数を検出します10人中4人目10
地理情報地理的な位置(都市、国など)を検出します。私はイギリスのロンドンにあるテムズ川で泳ぎました。英国、ロンドン
人名一般名を検出しますマイクロソフトのビル・ゲイツビル・ゲイツ
数量重量や距離などの測定値を識別するパリから5kmの場所にあります5km
継続時間期間を特定する1週間の休暇1 週間

作成したエンティティは、「エンティティ」タブから編集できます。エンティティをインテントにリンクすると、検出されたエンティティを追加した際に、発話にそのエンティティが注釈として付加されます。

応答

レスポンスとは、AIエージェントが顧客からの問い合わせや意図に応じて送信するメッセージのことです。以下のような応答を作成できます。

  • テキスト—直接的なコミュニケーションのためのプレーンテキストメッセージ。
  • マルチメディア—ユーザーエクスペリエンスを向上させるための画像、音声、またはビデオ要素。

応答の作成方法の詳細については、 応答の作成を参照してください。

システム応答

スクリプト化されたAIエージェントには、以下の事前設定済みのシステム応答が利用可能です。デフォルトのシステム応答メッセージをカスタマイズできます。ただし、これらの回答を削除することはできません。

  • ウェルカム メッセージ

  • 回答案

  • 部分的なメッセージ

  • フォールバックメッセージ

  • エンティティの提案

  • エージェントの引き継ぎ

雑談の返答

以下の雑談の返答はカスタマイズおよび削除できます。

  • 電話をお切りください。

  • グリーティング

  • ヘルプメッセージ

  • 役に立たなかった

  • ありがとうございます

応答を設定できるサポート対象チャネルは、Web(デフォルト)、Apple Messages for Business、Messenger、RCS、SMS、音声、WhatsAppです。

レスポンスデザイナー

レスポンスデザイナーは、高度なコーディング知識を必要とせずにレスポンスを作成できる、ユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。条件付き応答オプションを使用すると、開発者以外のユーザーでも、AIエージェントが顧客に提供する応答を簡単に作成できます。

レスポンスデザイナーは、AIエージェントがやり取りする特定のチャネルに合わせてユーザーエクスペリエンスが最適化されるように設計されています。

チャネルでサポートされている応答タイプ

レスポンスデザイナーでは、インテントごとにチャネル固有のレスポンスを設定できます。さまざまな応答タイプの構成方法の詳細については、 「応答タイプの構成 」セクションを参照してください。

表1. チャネルの応答タイプ
応答タイプ説明サポートされているチャネル
テキストシンプルなテキスト返信では、1つの返信に複数のテキストボックスを使用できます。この設定により、長いメッセージが扱いやすい部分に分割されます。回答には複数の選択肢を追加でき、システムはその中からランダムに1つを選択して表示するため、ダイナミックなやり取りが実現します。すべて
カルーセルリッチレスポンスは、単一のカード、またはカルーセル形式で表示される複数のカードで構成されます。ウェブ(デフォルト)、メッセンジャー
クイック返信AIエージェントが顧客からの問い合わせに迅速に対応するために使用する、事前に定義された応答。Web(デフォルト)、SMS、Messenger、Apple Messages for Business、RCS
画像URLを指定することで画像を構成できるマルチメディア応答タイプ。ウェブ(デフォルト)、メッセンジャー、WhatsApp
ビデオ設定された動画URLに基づいて、プレビュー画面に動画を表示します。ウェブ(デフォルト)、WhatsApp
音声音声ファイルのURLを指定して、音声ファイルをレンダリングします。出力には音声メッセージの再生時間も表示されます。ウェブ(デフォルト)、WhatsApp、ウェブチャット
ファイルShows/plays 設定されたファイルURLに基づいてファイルの種類を決定します。WhatsApp
返信ボタン返品する商品を選択するなど、限られた選択肢の中から迅速な回答を提供します。

各メッセージは以下で構成されています。

  • ヘッダー - オプションのフィールドで、20文字のテキスト、画像、動画、またはドキュメントを指定できます。
  • 本文 - 必須のテキストフィールドで、最大1024文字まで入力できます。
  • フッター - 最大60文字まで入力可能なオプションのテキストフィールド。
  • ボタン - 最大3つのテキストボタン(文字数制限20文字)を設置できます。

WhatsApp
リストメッセージユーザーが簡単に選択できる複数のオプションを提供し、テイクアウトメニューや商品カタログなど、さまざまな用途に適しています。リストメッセージを設定するには、「設定」タブと「リストセクション」タブに必要事項を入力してください。「設定」画面には、ユーザーのデバイスに表示されるメッセージの内容が表示されます。

各メッセージは以下で構成されています。

  • ヘッダー - 最大60文字まで入力可能なオプションのテキストフィールド。

  • 本文 - 必須のテキストフィールドで、最大1024文字まで入力できます。

  • フッター - 最大60文字まで入力可能なオプションのテキストフィールド。

  • リストタイトル - 最大20文字のボタンフィールド。

リストセクションは以下で構成されます。

  • セクションタイトル - 複数の行を分類するために使用されるオプションのテキストフィールドで、最大24文字まで入力可能です。

  • 行タイトル - 必須のテキストフィールドで、ラジオボタンとともに選択肢として送信され、最大24文字まで入力可能です。

  • 行の説明 - オプションのテキストフィールドで、行項目に関する追加情報を提供します。最大72文字まで入力可能です。

プラットフォーム上でリストメッセージを設定するには、追加のフィールドが必要になります。行ID - 各行に固有の識別子で、ユーザーの選択を識別するのに役立ちます。

WhatsApp
番号付き箇条書きリストWhatsAppのクイック返信は、番号付きリストとして定義されます。ユーザーがアイテムのリストから番号を選択すると、そのアイテムに設定されたペイロードが受信されます。WhatsApp
リストピッカーリストピッカーを使用すると、AIエージェントはクエリに基づいて商品リストを顧客に共有します。これにより、顧客は提示された選択肢の中から商品を選び、その選択内容を返信することができます。顧客のクエリが部分的に一致する場合、AIエージェントは顧客のクエリに近い意図をオプションとして応答します。部分一致の応答は、Apple Messages for Businessチャネルのリストピッカーオプションでのみ表示されます。Apple Messages for Business
時間の選択時間選択応答タイプを使用すると、予約や会議の時間帯を設定できます。各セクションには、タイトル、タイムゾーン、および複数のスロットが必要です。一度意図が設定されると、AIエージェントはこれらの時間帯をユーザーに送信し、ユーザーはその中から選択する。Apple Messages for Business
メディアこのテンプレートは、jpeg、mp3、mp4、png、pdf、aacなど、さまざまな形式の添付ファイルをサポートしています。Apple Messages for Business
リッチリンクリッチリンクURLは、チャットバブル内の画像または動画に埋め込まれています。この吹き出しをクリックすると、顧客は画像または動画に表示されているウェブサイトにリダイレクトされます。Apple Messages for Business
フォームBusiness Forms Messagesを使用すると、単一のJSONファイルを使用して、iOSおよびiPadOS向けの複雑な複数ページにわたるインタラクティブなエクスペリエンスを作成できます。この機能は、Apple Messaging内の使いやすいインターフェースを通じて、企業が詳細な顧客データを収集するのに役立ちます。これにより、ユーザーはチャットから離れることなく、さまざまなやり取りを行うことができます。Apple Messages for Business
カスタムイベントスクリプト化されたAIエージェントとのやり取りにおいて、会話を制御できる機能を提供します。音声

一般的な応答変数の一覧

条件付き応答デザイナーの ルール セクションで応答変数を使用して条件を定義します。AIエージェントの応答に含まれる応答変数を使用することで、エージェントの応答をパーソナライズしたり、より充実させたりすることもできます。ルールの設定方法の詳細については、 レスポンスの作成を参照してください。

表2 一般的な応答変数
変数名

変数キー

説明

エンティティ値

entity. OR lastdfState.model_state.entities..value

この変数を使用して、ユーザーから収集したエンティティの値を使用します。例えば、予約のユースケースでは、「Date」という名前のエンティティを使用してユーザーに希望の日付を尋ねます。entity.Date はユーザーが提供した値を返します。

インテント

intent OR lastdfState.model_state.intent.name

この変数を使用して、顧客が入力した意図を返します。

イベントストア

eventStore

これを使用すると、Webex Contact Center Flow Designer を介してカスタムイベントのイベントペイロードで送信されるすべてのパラメーターを含む辞書にアクセスできます。

イベントストアの価値

EventStore.

Webex Contact Center Flow Designer を介してカスタムイベントのイベントペイロードで送信される特定のキーの値にアクセスするには、これを使用します。

余分な parameter/Message パラメータ値

extra_params.

スクリプト化されたエージェントの場合、AIエージェントノードの「メッセージパラメータ」で渡される情報にアクセスするには、これを使用します。例えば、AIエージェントノードでキー「user_plan」が渡された場合、 extra_params.user_planとしてアクセスできます。これらの値は1回のメッセージ送信の間だけ保持されます。つまり、キーの値は、これらのメッセージパラメータを伴うメッセージへの応答でのみ使用できます。

追加パラメータ

extra_params

スクリプト化されたエージェントの場合、AIエージェントノードの「メッセージパラメータ」で渡されるすべての値を含む辞書にアクセスするには、これを使用します。

消費者データ store/Customer パラメータ

consumerDataStore.extra_params

これを使用して、スクリプト化されたエージェントのAIエージェントノードの「顧客パラメータ」の下に渡されるすべてのパラメータを含む辞書にアクセスします。

消費者データ store/Customer パラメータ値

consumerDataStore.extra_params.

スクリプト化されたエージェントの場合、AIエージェントノードの「顧客パラメータ」の下に渡される情報にアクセスするには、これを使用します。例えば、AIエージェントノードでキー「user_name」が渡された場合、consumerDataStore.extra_paramsとしてアクセスできます。user_name

前の intent/Last 積極的な意図

lastdfState.previous_intent_model_state.intent.name

この変数を使用して、現在のインテントの前に会話でアクティブだったインテントの名前を取得します。

コンテキスト配列

lastdfState.context

これを使用すると、会話中に存在するすべてのコンテキストの名前を配列の形式で取得できます。

コンテキスト期間

LastdfState.context.

特定のコンテキストの継続時間の値を取得します。

顧客UID

consumerData.uid

この変数を使用して、AIエージェントの応答条件またはコンテンツ内で顧客の固有IDにアクセスします。デジタルチャネルの場合、UIDはフロー内で設定され、チャネルごとに異なります。

データストア変数

dataStore.

この変数を使用して、セッションレベルに保存されているカスタム変数にアクセスします。

ルールフラグによるエージェントの引き継ぎ

messageStore.agent_handover_by_rules

この変数を使用して、エージェントの引き継ぎルールに基づいて会話が人間に引き継がれたかどうかを確認します。

一致するテンプレートキー

messageStore.templateKey

この変数を使用して、現在のレスポンス名にアクセスします。

自然言語処理テキスト

nlp.text

この変数を使用して、未処理の顧客クエリにアクセスします。

クエリを処理しました

nlp.processed_query

この変数を使用して、処理済みの顧客クエリにアクセスします。

取引ID

transaction_id

この変数を使用してトランザクションIDにアクセスします。

上記に加えて、応答変数としてアクセスできるデータオブジェクトが他にもいくつかあります。これらには、エージェントの応答に関するメタデータを含むmessageStore、newdfState、およびlastdfStateが含まれます。開発者は、レスポンスにこれを印刷することで詳細にアクセスし、これらの辞書から任意のパラメータをレスポンスで使用できます。しかし、ほとんどのユースケースでは、上記の表に記載されている変数だけでエージェントを構築できます。

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